SAMPart3D: Segment Any Part in 3D Objects
作者: Yunhan Yang, Yukun Huang, Yuan-Chen Guo, Liangjun Lu, Xiaoyang Wu, Edmund Y. Lam, Yan-Pei Cao, Xihui Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-11 (更新: 2024-11-16)
备注: Project Page: https://yhyang-myron.github.io/SAMPart3D-website/
💡 一句话要点
SAMPart3D：无需文本提示，分割任意3D物体部件
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D部件分割 零样本学习 视觉语言模型 知识蒸馏 3D感知 无监督学习 Objaverse数据集
📋 核心要点
- 现有零样本3D部件分割方法依赖文本提示，限制了其在大规模无标签数据上的应用和处理部件歧义的能力。
- SAMPart3D利用文本无关的视觉基础模型蒸馏3D特征，并引入尺度条件部件感知特征，实现灵活的多粒度分割。
- SAMPart3D在Objaverse数据集上表现出色，并提出了新的3D部件分割基准，显著优于现有方法，促进了部件级编辑等应用。
📝 摘要（中文）
3D部件分割是3D感知中一项关键且具有挑战性的任务，在机器人、3D生成和3D编辑等应用中起着至关重要的作用。最近的方法利用强大的视觉语言模型（VLM）进行2D到3D的知识蒸馏，实现了零样本3D部件分割。然而，这些方法受到文本提示的限制，限制了其在大规模无标签数据集上的可扩展性以及处理部件歧义的灵活性。本文提出了SAMPart3D，一个可扩展的零样本3D部件分割框架，可以将任何3D物体分割成多个粒度的语义部件，而无需预定义的部件标签集作为文本提示。为了可扩展性，我们使用与文本无关的视觉基础模型来蒸馏3D特征提取骨干网络，从而可以扩展到大型无标签3D数据集以学习丰富的3D先验知识。为了灵活性，我们蒸馏尺度条件下的部件感知3D特征，用于多粒度的3D部件分割。一旦从尺度条件下的部件感知3D特征中获得分割的部件，我们就使用VLM基于多视图渲染为每个部件分配语义标签。与以前的方法相比，我们的SAMPart3D可以扩展到最近的大规模3D物体数据集Objaverse，并处理复杂的、非普通的物体。此外，我们贡献了一个新的3D部件分割基准，以解决现有基准中物体和部件缺乏多样性和复杂性的问题。实验表明，我们的SAMPart3D显著优于现有的零样本3D部件分割方法，并且可以促进各种应用，例如部件级编辑和交互式分割。
🔬 方法详解
问题定义：现有零样本3D部件分割方法依赖于文本提示来指导分割过程，这限制了它们的可扩展性和灵活性。具体来说，需要预先定义部件标签集，无法处理大规模无标签数据集，并且难以应对部件歧义或复杂物体的情况。这些方法在很大程度上依赖于文本信息的质量，而文本描述的准确性和完整性直接影响分割效果。
核心思路：SAMPart3D的核心思路是利用与文本无关的视觉基础模型来学习3D物体的部件表示，从而摆脱对文本提示的依赖。通过蒸馏视觉基础模型的知识，SAMPart3D能够提取具有丰富3D先验信息的特征，并结合尺度条件部件感知特征，实现多粒度的部件分割。分割完成后，再利用视觉语言模型为分割出的部件赋予语义标签。
技术框架：SAMPart3D框架主要包含以下几个阶段：1) 3D特征提取：使用文本无关的视觉基础模型蒸馏得到的3D特征提取骨干网络，从3D物体中提取特征。2) 尺度条件部件感知特征蒸馏：学习尺度条件下的部件感知3D特征，用于不同粒度的部件分割。3) 部件分割：基于学习到的特征，将3D物体分割成不同的部件。4) 语义标签分配：利用视觉语言模型，基于多视图渲染为每个分割出的部件分配语义标签。
关键创新：SAMPart3D的关键创新在于：1) 提出了一个无需文本提示的零样本3D部件分割框架，摆脱了对预定义部件标签集的依赖。2) 利用文本无关的视觉基础模型进行知识蒸馏，实现了在大规模无标签3D数据集上的可扩展性。3) 引入了尺度条件部件感知特征，实现了多粒度的部件分割。
关键设计：SAMPart3D的关键设计包括：1) 使用对比学习或掩码自编码器等方法训练3D特征提取骨干网络，使其能够从大规模无标签数据中学习到丰富的3D先验知识。2) 设计尺度条件模块，将尺度信息融入到部件感知特征中，从而实现不同粒度的分割。3) 使用多视图渲染技术，从不同角度观察分割出的部件，并利用视觉语言模型为每个部件分配语义标签。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SAMPart3D在新的3D部件分割基准上取得了显著的性能提升，超越了现有的零样本3D部件分割方法。实验结果表明，SAMPart3D能够处理复杂、非普通的物体，并且可以扩展到大规模3D物体数据集Objaverse。此外，SAMPart3D还展示了在部件级编辑和交互式分割等应用中的潜力。
🎯 应用场景
SAMPart3D在机器人、3D生成、3D编辑等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人领域，可以帮助机器人理解物体结构，从而进行更精细的操作。在3D生成领域，可以用于生成具有复杂部件结构的3D模型。在3D编辑领域，可以实现对3D物体的部件级编辑，例如替换或修改物体的某个部件。该研究的实际价值在于提高了3D部件分割的效率和灵活性，未来有望推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
3D part segmentation is a crucial and challenging task in 3D perception, playing a vital role in applications such as robotics, 3D generation, and 3D editing. Recent methods harness the powerful Vision Language Models (VLMs) for 2D-to-3D knowledge distillation, achieving zero-shot 3D part segmentation. However, these methods are limited by their reliance on text prompts, which restricts the scalability to large-scale unlabeled datasets and the flexibility in handling part ambiguities. In this work, we introduce SAMPart3D, a scalable zero-shot 3D part segmentation framework that segments any 3D object into semantic parts at multiple granularities, without requiring predefined part label sets as text prompts. For scalability, we use text-agnostic vision foundation models to distill a 3D feature extraction backbone, allowing scaling to large unlabeled 3D datasets to learn rich 3D priors. For flexibility, we distill scale-conditioned part-aware 3D features for 3D part segmentation at multiple granularities. Once the segmented parts are obtained from the scale-conditioned part-aware 3D features, we use VLMs to assign semantic labels to each part based on the multi-view renderings. Compared to previous methods, our SAMPart3D can scale to the recent large-scale 3D object dataset Objaverse and handle complex, non-ordinary objects. Additionally, we contribute a new 3D part segmentation benchmark to address the lack of diversity and complexity of objects and parts in existing benchmarks. Experiments show that our SAMPart3D significantly outperforms existing zero-shot 3D part segmentation methods, and can facilitate various applications such as part-level editing and interactive segmentation.